𝗗𝗲𝗲𝗽 𝗥𝗲𝗳𝗹𝗲𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 – 𝗨𝗺 𝗰𝗹𝘂𝘀𝘁𝗲𝗿 𝗱𝗲 𝗦𝗟𝗠𝘀 (𝗦𝗺𝗮𝗹𝗹 𝗟𝗮𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗲 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀)

Atualmente, vivemos uma verdadeira corrida entre as Big Techs para desenvolver as melhores e mais poderosas 𝗟𝗟𝗠𝘀 (𝗟𝗮𝗿𝗴𝗲 𝗟𝗮𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗲 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀). O 𝗗𝗲𝗲𝗽𝗦𝗲𝗲𝗸, mais do que desafiar essas grandes empresas tecnologicamente, abriu espaço para que outras empresas e startups 𝗽𝗲𝗻𝘀𝗲𝗺 𝗳𝗼𝗿𝗮 𝗱𝗮 𝗰𝗮𝗶𝘅𝗮, especialmente os chamados desenvolvedores independentes de tecnologia.

Nesse contexto, o 𝗗𝗲𝗲𝗽 𝗥𝗲𝗳𝗹𝗲𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 segue um caminho completamente oposto ao das Big Techs ao não tentar criar mais uma 𝗟𝗟𝗠 𝗱𝗲 𝘂𝘀𝗼 𝗴𝗲𝗿𝗮𝗹. Embora o exemplo do 𝗗𝗲𝗲𝗽𝗦𝗲𝗲𝗸 seja inspirador, a realidade é que esse modelo ainda está muito além dos recursos disponíveis para pequenos desenvolvedores. Por isso, inovar e pensar diferente torna-se essencial.

A proposta do 𝗗𝗲𝗲𝗽 𝗥𝗲𝗳𝗹𝗲𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 revoluciona a forma como as IAs generativas são concebidas atualmente. Em vez de apostar em um gigantesco modelo de propósito geral, seguimos na direção das 𝗦𝗟𝗠𝘀 (𝗦𝗺𝗮𝗹𝗹 𝗟𝗮𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗲 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀) generativas de uso específico. Dessa forma, o foco do 𝗗𝗲𝗲𝗽 𝗥𝗲𝗳𝗹𝗲𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 é o treinamento de 𝗦𝗟𝗠𝘀 altamente especializadas, voltadas para propósitos mais restritos. Essa abordagem se torna viável para pequenos desenvolvedores, pois o custo computacional para treinar modelos reduzidos é significativamente mais acessível.

Contudo, o grande diferencial desse modelo não está apenas em evitar a criação de uma imensa 𝗟𝗟𝗠 𝗱𝗲 𝗽𝗿𝗼𝗽ó𝘀𝗶𝘁𝗼 𝗴𝗲𝗿𝗮𝗹, mas sim na construção de um 𝗰𝗹𝘂𝘀𝘁𝗲𝗿 𝗱𝗲 𝗦𝗟𝗠𝘀 que interagem e cooperam entre si, formando um verdadeiro 𝗰é𝗿𝗲𝗯𝗿𝗼 𝗰𝗼𝗺𝘂𝗻𝗶𝘁á𝗿𝗶𝗼. A ideia é simples: se não posso ter um supercomputador, crio um ecossistema de pequenos modelos que 𝘁𝗿𝗮𝗯𝗮𝗹𝗵𝗮𝗺 𝗷𝘂𝗻𝘁𝗼𝘀 𝗲 𝘀𝗲 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗹𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁𝗮𝗺. Essa abordagem descentralizada abre novas possibilidades para inovação e democratiza o acesso ao desenvolvimento da IA.